🧠 🚀هوش مصنوعی در تیم توسعه‌: ابزار روزمره به جای تقلب!

با رایج شدن مدل‌های هوش مصنوعی توی محیط‌های توسعه؛ مسیر تعامل برنامه‌نویس با مدل، از حالت پرسش ‌و پاسخ یا Ask، به توانمندی ویرایش یا Edit رسید و بعدتر به حالت Agent. در طول این مسیر، نیاز به سر و سامون دادن به رفتار مدل و اعمال تنظیمات دلخواه، ضرورتش بیشتر و بیشتر شد. حالا این تنظیمات می‌تونه پرامپت‌های از پیش ذخیره شده باشه برای صرفه‌جویی در زمان، یا مثلا دستورالعمل‌هایی مثل ساختار نامگذاری متغیرها یا اینکه همیشه لاگ‌ها رو به شیوه خاص بنویسه یا... برای همین فایل‌هایی مثل AGENTS.md یا .github/copilot-instructions.md یا .instructions.md به وجود اومدن.
توی این پست، اول این فایل‌ها رو با مثال مرور می‌کنم، بعدتر به اهمیت توجه به یکسان‌سازی/استانداردسازی اون‌ها در تیم‌های توسعه توسط platform engineering خواهم نوشت. این ابزارها خیلی سریع دارن توی ریپازیتوری‌های حرفه‌ای و شرکت‌ها، جا می‌افتن و مهمه که بدونیم دقیقاً چی‌ان؟ چرا مهم‌ان؟ و اصلاً چطور می‌تونن به تیم ما کمک کنن؟

✅ این فایل‌ها چی هستن؟

اگه بخوام ساده بگم، این فایل‌ها نقش «دستورالعمل استفاده از هوش مصنوعی» رو دارن برای توسعه‌دهنده‌ها و ابزارهای هوشمند مثل GitHub Copilot، Cody، یا حتی agentهای داخلی تیم‌ها.
به کمک این فایل‌ها، می‌تونیم به ابزار AI یاد بدیم که:

- چه سبکی از کدنویسی رو تو پروژه‌مون ترجیح می‌دیم
- از چه کتابخونه‌ها یا معماری‌هایی استفاده می‌کنیم
- چه چیزهایی ممنوعه یا نیاز به تایید دارن
- حتی چه تسک‌هایی رو می‌تونه خودش انجام بده یا نیمه‌کاره پیش‌نویس بزنه

🔧 مثال‌های کاربردی:

👨‍💻فایل copilot-instructions.md:
فایل ساده‌ایه که توش توضیح می‌دیم Copilot تو این ریپو چطوری باید رفتار کنه. مثلاً:

- از Flurl.Http استفاده کن، نه HttpClient
- وقتی اسم متد با Get شروع شد، حتماً یه تست یونیت بساز
- همیشه Exceptionهای گلوبال با ProblemDetails هندل می‌شن

 .github/copilot-instructions.md
# Shared Platform Coding Standards

- Use `async/await`, not callbacks.
- Follow project’s naming conventions.
- Include dependency vulnerability tagging in comments.
- Provide default error handling structure.
- Always include logging statements.

🤖 فایل AGENTS.md:
اگه تو تیم‌مون agent داریم (مثلاً برای اینکه PR می‌زنه یا کد جنریت می‌کنه؛ یا از منابع کانفلوئنس شرکت اطلاعات می‌خونه یا به جیرا دسترسی داره یا...)، این فایل نقش پروفایل اون agent رو داره.
توش توضیح می‌دیم که این agent قراره چی کار کنه، چه داده‌ای داره، چه دامنۀ تصمیم‌گیری‌ای داره و کی باید بررسی کنه خروجیاشو.

AGENTS.md
# AGENTS.md — Developer Platform Guide for AI Agents

## Environment Setup
- `make setup` to install dependencies.
- `make test` for running full test suite.
- `docker compose up` to launch local services.

## Code Style
- Pre-commit: `black`, `isort`, `eslint`.
- Linting: `./tools/lint`.
- Tests: coverage must exceed 85%.

## Development Workflow
- Branch naming: `feat/*`, `fix/*`.
- PR guidelines: include ticket link, test coverage, and denoscription.

## Platform Behavior
- Always run `make build` before tests.
- Platform maintains shared Docker images, secrets, and env configurations.

📘 فایل .instructions.md:
یه فایل کلی‌تر برای راهنمایی خود ابزارها یا هم‌تیمی‌ها. توش ممکنه توضیح بدیم تو این پروژه چه Naming Convention داریم، چطوری باید migration ساخت، یا اینکه اصلاً ساختار پوشه‌ها چطوریه.

backend.instructions.md
---
applyTo: "backend/**/*.py"
---
# Backend Python Guidelines

- Format using Black (line length 88).
- Use Pydantic for input validation.
- Comment public functions with docstrings.
- Follow platform’s API client patterns.

ادامه در پست بعدی...

ادامه و جمع‌بندی:

🏗 پیشنهاد برای تیم‌ها و شرکت‌ها:
قبل از اینکه مدل‌های زبانی تبدیل به ابزار تقلب یا تولید کدهای «نفهمیده‌شده» بشن، سعی کنید ساختارمند و صحیح به عنوان ابزار کمکی به تیم معرفی کنید و براش برنامه و آموزش و منابع در نظر بگیرید.

اگه تبدیل بشن به بخشی از یه زیرساخت مشترک تیمی، دقیقاً مثل تمپلیت‌های .editorconfig یا CI/CDهای سراسری، اون‌وقت واقعاً اثر می‌ذارن و سرعت توسعه و کیفیت محصول رو افزایش می‌دن. و به نظرم این‌کار باید توسط تیم پلتفرم یا DevEx انجام بشه. اونا می‌تونن یه repo مرکزی بسازن برای این دستورالعمل‌ها، یا حتی یه پک آماده بدن که با هر پروژه جدید بشه cloneش کرد. مثلا می‌تونید از این ریپو برای دیدن انواع پرامپت‌ها یا دستورالعمل‌ها الهام بگیرید و نسخه بومی تیمتون رو بسازید...

💡 اگه می‌خوایم هوش مصنوعی رو به عنوان یه همکار قابل‌اعتماد و سازنده وارد تیم کنیم، نه یه ابزار دیمی و فانتزی، لازمه این زیرساخت‌های ساده ولی مهم رو جدی بگیریم.

فایل‌هایی مثل AGENTS.md یا copilot-instructions.md شاید کوچیک باشن، ولی یه قدم بزرگ‌ان برای کار تیمی، استانداردسازی، و استفاده درست از AI تو توسعه‌ی نرم‌افزار.